Go에서 회로 차단기 패턴: 연쇄적 고장 방지
Go 마이크로서비스의 캐스케이딩 장애를 방지하세요.
회로 차단기(Circuit Breaker)는 고장난 의존성(dependency)을 계속 호출하는 것을 막아, 고루틴(goroutine), 소켓, 메모리를 소모하며 전체 시스템이 붕괴하는 연쇄 고장을 방지합니다.
Go 마이크로서비스의 캐스케이딩 장애를 방지하세요.
회로 차단기(Circuit Breaker)는 고장난 의존성(dependency)을 계속 호출하는 것을 막아, 고루틴(goroutine), 소켓, 메모리를 소모하며 전체 시스템이 붕괴하는 연쇄 고장을 방지합니다.
가장 좋은 도구가 아니라 처리 깊이와 이식성 간의 균형을 고려하십시오.
2026년의 개발자들은 Spec-Driven Development(규격 기반 개발) 설정을 비교할 때, 보통 어떤 모델이 가장 똑똑한지를 묻지 않습니다. 그들은 어떤 워크플로우가 AI 에이전트를 의식적인 절차(ceremony)에 빠뜨리지 않으면서도 정렬(aligned) 상태를 유지해 줄 수 있는지를 묻습니다.
의도에서 검증된 코드로 이어지는 다섯 가지 단계
규격 기반 개발(Spec-Driven Development)은 규격이 문서가 아닌 워크플로우일 때 작동합니다. 시작 후 문서로 보관해두는 것이 목적이 아닙니다.
프로토콜 보안은 모델이 아닌 행위 주체를 규정합니다.
프롬프트 인젝션은 LLM 시스템에서 가장 많은 보안 관심을 받고 있으며, 주목받을 만하지만 에이전트가 도구를 호출하고 작업을 다른 에이전트에 위임하기 시작하면 이것이 유일한 문제는 아닙니다.
장기간 실행되는 A2A 작업은 채팅 세션보다 더 오래 지속됩니다.
대부분의 AI 에이전트 데모는 여전히 몇 가지 추가 단계를 거친 채팅 완성(chat completion)과 비슷하게 작동합니다. 프롬프트를 보내고 몇 초를 기다린 후, 하나의 응답으로 답변을 받습니다.
멀티 에이전트 파일럿의 40%가 실패합니다. 올바른 오케스트레이션 패턴을 선택하고 실패하는 패턴을 피하는 방법을 소개합니다.
2025년은 단일 에이전트 AI 시스템이 정점에 달했던 해였습니다. 여러분은 하나의 LLM에 프롬프트, 몇 가지 도구, 그리고 목표를 부여했고, 그것은 제한된 작업에서 꽤나 잘 수행했습니다.
데이터와 함께 이벤트를 기록하세요. 절대 분리하지 마세요.
함께 성공해야 할 두 개의 쓰기 작업이 결국에는 분리되어 실패합니다. 주문 서비스는 주문을 데이터베이스에 저장한 후 메시지 브로커에 order.created 이벤트를 발행합니다.
Go의 컨텍스트는 저장소가 아닌 제어 흐름입니다.
Go의 context.Context는 잘못 사용할 만큼 충분히 간단합니다. 그리고 바로 그것이 문제입니다.
사이드 문서가 아닌, 스펙을 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 활용하세요.
명세 기반 개발(Spec-Driven Development, 이하 SDD)은 소프트웨어 엔지니어들이 한때 시도했다가 노력이 보상으로 돌아오지 않자 접했던 아이디어 중 하나입니다.
명세서를 사실의 근원으로, 아니면 느린 의례로?
스펙 주도 개발(Spec-Driven Development)은 2026년, 뱅 코딩(vibe coding)의 방향성 이탈에 대한 진지한 개발자들의 해답으로 등장했습니다.
의도(intent)를 코드에 가깝게 유지하라.
결정 기록은 AI 보조 소프트웨어 개발에서 누락된 기억 계층입니다. 단순히 무엇을 구축했는지뿐만 아니라 왜 구축했는지를 포착하며, AI 도구가 코드를 작성할 때 이러한 구분이 결정적인 중요성을 갖습니다.
오류를 적절한 경계에서 처리하세요.
Go의 에러 처리는 불평하기 쉽습니다. 모든 Go 개발자는 수백 번 이 코드를 작성해 보셨을 것입니다:
동시 Go 테스트에서 잠들지 마세요.
Go의 동시성 코드를 테스트하는 일은 항상 약간의 규율을 필요로 했습니다. 고루틴(Goroutine)은 가볍고, 채널(Channel)은 단순하며, 컨텍스트(Context) 취소는 관례적인(idiomatic) 방식입니다. 실제 Go 서비스에서는 백그라운드 워커와 타이머가 어디에나 존재합니다.
A2A는 사라진 것이 아닙니다. 다만 범용적으로 쓰이지 않을 뿐입니다.
구글의 에이전트 투 에이전트(Agent2Agent) 프로토콜, 즉 A2A는 첫해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.
AI 에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 폴링 패턴
폴링 에이전트(Polling Agent)는 AI 어시스턴트 아키텍처에서 가장 화려하지는 않지만, 동시에 가장 유용한 구성 요소 중 하나입니다.
MCP는 에이전트에 도구를 제공합니다. A2A는 에이전트에 동료(peer)를 제공합니다.
AI 에이전트 아키텍처가 두 개의 레이어로 나뉘기 시작하고 있습니다.